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      <title>设计一个高性能的分布式限流系统 - 学习卡片</title>
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      <div class="header">
        <h1>设计一个高性能的分布式限流系统 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">设计一个高性能分布式限流系统时，需要达成的三个主要限流目标是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">1. 保护系统稳定性：避免突发流量（如流量洪峰或恶意攻击）导致系统过载。 2. 优化资源利用：通过限流保证公平分配资源，避免某些用户或接口占用过多系统资源。 3. 提升用户体验：在限流情况下，提供平滑的降级策略，防止用户体验断崖式下滑。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 需求分析 -> 1. 限流目标</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">令牌桶算法和漏桶算法在处理突发流量方面有何根本区别？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">令牌桶算法支持突发流量，它允许在突发情况下短时间内消耗桶中累积的令牌。而漏桶算法以固定速率处理请求，不允许突发流量，其目的是保证流量的稳定输出，避免对下游系统造成冲击。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 限流算法选择 -> 3. 令牌桶算法 & 4. 漏桶算法</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">固定时间窗口算法存在什么主要缺点？滑动时间窗口算法是如何解决这个问题的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">固定时间窗口算法的主要缺点是存在“突发流量问题”，即在两个窗口的交界点可能会有瞬时流量激增。滑动时间窗口算法通过动态统计一个“滑动”的时间窗口内的请求数量，避免了因窗口边界导致的瞬时突发，从而实现了更平滑、更精准的限流效果。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 限流算法选择 -> 1. 固定时间窗口算法 & 2. 滑动时间窗口算法</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在分布式限流中，使用Redis作为共享存储时，如何保证计数器操作的原子性？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">通过使用Redis的Lua脚本来保证限流操作（如读取、判断、更新计数器）的原子性。将多个命令封装在一个脚本中执行可以避免在高并发场景下出现数据竞争问题。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 分布式架构设计 -> 3. 分布式限流的关键技术 -> 1. 分布式存储</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">模式</div>
          <div class="card-question">文档中提到了哪三种典型的分布式限流架构实现？它们各有何特点？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">模式</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">1. 集中式限流：所有流量经过集中限流服务，便于管理但可能成为性能瓶颈和单点故障。 2. 分布式限流：各节点独立执行限流逻辑并利用分布式存储同步状态，具有高可用和低延迟的优点，但实现复杂。 3. 混合式限流：结合前两者优势，例如在网关层做全局限流，在服务节点做局部限流。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 分布式架构设计 -> 5. 典型的分布式限流架构实现</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">像Nacos或Apollo这样的配置中心在分布式限流系统中扮演什么关键角色？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">配置中心主要用于实现限流规则的动态下发和更新。服务节点可以实时监听配置中心的变更，从而无缝地应用新的限流策略，以应对业务变化，而无需重启服务。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 核心技术选型 -> 3. 通信与同步选型 -> 1. 配置中心</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">消息队列（如Kafka）在限流架构中的主要作用是什么？它适合哪种场景？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">消息队列在限流架构中主要起到“削峰填谷”的作用，通过缓冲高峰期的流量，避免高并发直接冲击核心服务。它特别适合异步流量限流场景，但不适合对响应时间要求高的同步限流场景。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 分布式架构设计 -> 3. 分布式限流的关键技术 -> 4. 消息队列</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-question">为了减少对分布式存储（如Redis）的访问压力，可以采取哪些系统优化策略？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">可以采用缓存机制，例如使用本地缓存（如Caffeine）减少对分布式存储的频繁访问。此外，请求可以优先在本地节点执行限流逻辑，并结合布隆过滤器来过滤大部分无效流量，从而降低分布式计数器的压力。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 系统实现与优化 -> 系统优化 -> 1. 性能优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-question">当限流系统本身发生故障时，应采取什么策略来保证核心业务的可用性？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">应启用服务降级与熔断逻辑，确保业务系统的核心功能仍然可用。同时，可以将重要的限流规则以静态配置的形式冗余备份到各个服务节点，当配置中心等外部依赖不可用时，可以启用本地规则作为后备。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 系统实现与优化 -> 系统优化 -> 2. 高可用优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

      </div>
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